在智能驾驶领域，BEV（Bird's Eye View，俯视图）+Transformer架构的广泛认可，正在引发智能驾驶域控制器结构的重大变化。早期的智能驾驶方案主要依靠前视摄像头和环视雷达进行感知，高精地图提供路网信息。然而，BEV架构需要更多的摄像头，以实现对车辆周边环境的全面感知。同时，Transformer架构的使用对域控制器的计算能力和芯片架构提出了更高要求。本文将探讨这些变化对智能驾驶域控制器的影响，以及相关技术的发展趋势。
BEV架构下的感知需求
传统的智能驾驶方案多采用前视摄像头，并依赖毫米波雷达进行环视覆盖。较为常见的方案包括5R1V（5个雷达和1个摄像头）、3R1V、1R1V等，这些配置主要支持少量的摄像头，主要用于动态障碍物识别和基本的自动驾驶功能。
然而，BEV架构的出现，改变了智能驾驶域控制器的感知需求。为了实现俯视图，BEV方案需要至少6到8个摄像头，包括前后左右各一个，以及车辆四角各一个。这种多摄像头配置可以提供更完整的环境感知，减少对高精地图和激光雷达的依赖。
摄像头数量的增加，对智能驾驶域控制器提出了更高的接口需求。域控制器需要具备更多的摄像头接口，以确保数据的实时处理和多传感器融合。同时，随着高精地图的减少或取消，部分定位模块可以简化，这为域控制器的结构调整提供了空间。
Transformer架构的计算挑战
BEV+Transformer架构的引入，对智能驾驶域控制器的计算能力提出了新的挑战。早期AI芯片主要针对CNN（卷积神经网络）和Pooling等进行了优化，但Transformer架构在神经网络结构和计算方式上有显著差别。这意味着智能驾驶域控制器需要新的芯片架构，以支持Transformer模型的部署。
如果芯片不支持Transformer算子，将带来一系列问题。在这种情况下，开发人员可能需要在GPU上使用Transformer进行训练，但在车端部署时需要将模型转换为其他算法，这种转换过程不仅复杂，还可能导致性能损失。这一情况表明，智能驾驶域控制器需要具备更高的计算能力和更灵活的芯片架构，以支持Transformer的直接部署。
目前，头部芯片厂商如地平线、英伟达等，已经实现了对Transformer算子的支持，这为BEV+Transformer的车端部署提供了可能。然而，部分厂商仍需进行芯片架构的调整，以适应这种新的计算需求。
智能驾驶域控制器的结构调整
BEV+Transformer的广泛应用，正在推动智能驾驶域控制器结构的调整。首先，域控制器需要更多的摄像头接口，以支持多摄像头配置。其次，域控制器的计算能力需要显著提升，以满足Transformer模型的需求。此外，域控制器的芯片架构需要具备一定的灵活性，确保其能够适应未来技术的快速发展。
为了应对这些挑战，智能驾驶域控制器厂商正在进行一系列技术创新。高性能计算芯片的应用是关键之一，通过提升芯片的算力，域控制器可以更好地处理Transformer模型。与此同时，多传感器融合技术的进步，将帮助域控制器实现对多摄像头数据的高效处理。此外，域控制器的安全性和可靠性也需得到增强，以确保在复杂驾驶环境中的稳定运行。
BEV+Transformer的未来发展
随着智能驾驶技术的不断发展，BEV+Transformer架构将在未来的自动驾驶领域发挥重要作用。随着感知方案向重视觉路线转变，智能驾驶域控制器将成为这一变化的核心驱动力。未来的发展趋势包括：
多摄像头配置的标准化：随着BEV的普及，智能驾驶域控制器将需要支持更多的摄像头配置，推动摄像头接口的标准化。
计算能力的持续提升：为了支持Transformer等高级模型，域控制器的计算能力将持续提升。
灵活的芯片架构：域控制器的芯片架构需要具备灵活性，以适应不同的算法和模型。
系统安全性和可靠性：随着智能驾驶的普及，域控制器的安全性和可靠性将成为重点，确保系统在各种情况下的稳定运行。
总的来说，BEV+Transformer的广泛认可，正在推动智能驾驶域控制器结构的重大调整。通过应对这一系列变化，智能驾驶域控制器将成为推动自动驾驶技术的关键引擎，为未来的智能交通带来更多可能性。
来源：汽车测试网
